31モノとモノがつながり、判断を行うための人工知能研究知能化ネットワーク／ソフトウェア・アーキテクチャ山田 哲靖 教授 ［学科主任］人工知能研究の1分野に「ディープニューラルネットワーク（DNN）」という技術があります。DNNは、対象によっては人間を上回る正確さで判断が行えます。モノ同士が協調動作するIoTシステムにおいて適切な判断を行う機能を、DNNにより実現する研究を行っています。脳科学から、教育や介護予防をよりたのしく応用健康科学／脳科学篠原 菊紀 教授人工知能の高度な知的処理で、無線通信を効率化無線通信／自律適応制御布 房夫 教授日々生まれるビッグデータから、社会課題の解決へ人が豊かに生活するための技術開発。さらに、社会システムの構築へ学習・教育のためのVRアプリケーションの開発医療・環境ビッグデータ／医療統計学・計算機統計学石井 一夫 教授ヒューマンサイエンス／医療・介護機器開発／脳・生体信号計測清水 俊治 教授バーチャルリアリティ／ヒューマンインタフェース平田 幸広 教授ロボット技術で、もっと使いやすく便利な装置を生み出す歌からiPS細胞まで可視化する情報の信号処理技術AIを使って、学習や工場など、あらゆるシステムを最適化知能ロボティクス／メカトロニクス市川 純章 教授映像音響通信のための信号処理／可視化アプリ開発田邉 造 教授経営情報システム論／eラーニング広瀬 啓雄 教授NIRS（近赤外線分光法装置）を使い、遊び、運動、学習などをしている時の脳活動を調べ、教育や介護予防に生かそうとしています。また、ドーパミン神経の特性から遊技やゲームが与える快感を量的に予測し、よりたのしくする研究、ギャンブル障害の予防研究をしています。無線通信では送信周波数、送信タイミングによって高い通信効率を達成できますが、膨大な送信履歴から環境・状況を推定し適切に選択する必要があります。そこで、人工知能等の知的処理を用いて推定・選択し、高い通信容量を実現する無線通信方式を研究しています。医療・介護の日常現場ではレセプト、健診データ、ゲノムなどの医療ビッグデータが生まれています。また、センシング技術の発達により大量の環境・気象データが入手可能になっています。これらビッグデータを用いて統計学や機械学習による医療・農業分野の分析研究を行っています。脳や神経ネットワーク、それに基づく行動に関する研究成果は、次世代コンピュータ開発の基礎や、人工臓器開発、新たな医療・介護システムなどの開発の要素技術、さらに社会システム構築の基盤指標ともなります。地元組織や企業と連携しこれらの研究開発を行っています。いろいろな現象を理解するには、座学だけでなく実験など実際のモノに触れる体験が役立ちます。しかし危険だったり扱うのが難しいものもあります。VR技術を用いることで、現実には体験が難しいことも疑似的に体験でき、いろいろな現象への理解に役立つことが期待できます。機械、電気電子、情報、通信ネットワークなどを統合し、自動化、知能化に寄与するロボット技術。近年、多くの自動化、省力化装置が生まれています。人が仕事をしたり装置を使うとき、コンピュータによる支援がとても重要であり、ロボット技術をそこに応用する研究をしています。映像・音響・通信情報からビッグデータを解析後、不必要な情報を抑圧して、抽出された必要な情報をヘッドマウントディスプレイなどに可視化する信号処理技術、評価・判定する機械学習を研究。自動カラオケアプリや、iPS心筋細胞の動き解析、独自のIoT技術を用いた可視化評価システムも開発。組織の問題点を科学的に分析し最適なソリューションを導くシステム構築の研究。例えば、作業環境データと視線データからAIで工程異常を予測するシステム、プログラミング的思考を重視した持続的改善が可能なプログラミング教育システム構築などを研究しています。情報応用工学科教 員一 覧急速に発展する情報工学技術。独自の視点でその「未来」を生み出す、最新研究。IoTでヒトとモノをつなぎ、ビッグデータを人工知能で解析する技術、インターネットなどの進化を目指す次世代通信技術、映像・音響処理やロボティクスおよび医用生体工学などの技術。情報応用工学の様々な視点から研究を行う、公立諏訪東京理科大学の研究者たち。
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